基于多特征融合的视频点击率预测方法

• 作者: 李一野 邓浩江
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 点击率预测 多特征融合 集成学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究|ACADEMIC RESEARCH
• 页码范围: 11-17,24
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2021.04.002

摘要

结合多个模型集成学习可以提升单模型预测算法的性能,本文提出一种基于多特征融合的视频点击率预测方法,将哈希降维的特征和GBDT组合特征进行拼接作为输入特征,采用随机梯度下降法对逻辑回归、因子分解机和场感知因子分解机的输出值进行线性加权的迭代调整.实验结果表明该算法的预测效果优于基于单模型算法,也优于基于套袋方法的随机森林算法和基于平均法的其他集成算法,可以提高视频点击率预测精度.